選擇兩個(gè)日期之間的 DataFrame 行
簡介
處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，通常需要根據(jù)日期范圍選擇特定行。本文探討了在 pandas DataFrames 中實(shí)現(xiàn)此目的的兩種方法。
方法 1：布爾掩碼
-
確保日期列是具有 dtype 的 Series datetime64[ns]:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
-
使用比較運(yùn)算符與開始日期和結(jié)束日期創(chuàng)建布爾掩碼：
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
選擇子 DataFrame 使用mask:
df.loc[mask]
- （可選）將子 DataFrame 重新分配給 df。
方法 2：DatetimeIndex
將日期列設(shè)置為索引：
df = df.set_index(['date'])
使用日期范圍對 DataFrame 進(jìn)行切片：
df.loc[start_date:end_date]
示例
考慮一個(gè)帶有日期列的 DataFrame。以下代碼使用布爾掩碼方法選擇 '2000-06-01' 和 '2000-06-10' 之間的行：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D'),
'value': np.random.rand(200)
})
mask = (df['date'] > '2000-06-01') & (df['date'] <= '2000-06-10')
result_df = df[mask]
結(jié)果包括從 6 月 1 日到 10 日的行， 2000.
比較
- 布爾掩碼方法更靈活，允許更復(fù)雜的日期比較。
- DatetimeIndex 方法更快用于重復(fù)的日期范圍選擇。
- 在中使用 parse_dates pd.read_csv 可以省去將日期列轉(zhuǎn)換為 datetime64s 的需要。
以上是如何在 Pandas 中高效選擇特定日期范圍內(nèi)的 DataFrame 行？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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